【摘要】：為避免目前種苗市場大量浪費和無序發(fā)展的情況,分析了種苗市場出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性供需矛盾的原因,提出了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預測未來人工造林面積、確定所需林木種苗數(shù)量的方案。在標準遺傳算法的基礎(chǔ)上,提出了改進的多子代遺傳算法,通過增加子代數(shù)量提升種群整體適應度,并用于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實驗結(jié)果顯示,在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度和預測精度的性能優(yōu)化上,多子代遺傳算法較標準遺傳算法分別提高了17.9%和66.7%。
[Abstract]:In order to avoid a large amount of waste and disorderly development of seed and seedling market at present, the causes of structural contradiction between supply and demand in seed and seedling market were analyzed, and the neural network model was proposed to predict the area of artificial afforestation in the future. A scheme for determining the number of trees and seedlings required. Based on the standard genetic algorithm, an improved multi-progeny genetic algorithm is proposed to improve the overall fitness of the population by increasing the number of offspring and to optimize the BP neural network. The experimental results show that the multi-progeny genetic algorithm improves the convergence speed and prediction accuracy of neural network by 17.9% and 66.7%, respectively, compared with the standard genetic algorithm.
【作者單位】： 東北林業(yè)大學信息與計算機工程學院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項基金資助項目(2572017CB34)
【分類號】：F326.2;TP183

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本文編號：2128976